CAP定理：如何平衡一致性、可用性和分区容错？



听说你还不懂什么是CAP理论？我来带你一起研究

本文旨在深入探讨分布式系统中的CAP理论。首先，CAP理论指出一个分布式系统最多只能同时满足一致性、可用性与分区容错性三项中的两项。一致性意味着所有节点在同一时间的数据完全一致，可以分为强、弱及最终一致性。可用性确保服务在正常响应时间内始终可用，避免用户操作失败或访问超时。分区容错性则表示系统能继续运行，即使部分节点或网络发生故障。

接下来，本文将解释如何在一致性与可用性之间做出选择。在理想情况下，数据同步确保一致性，用户请求立即得到响应确保可用性。然而，在网络中断的极端情况下，满足分区容错性可能导致数据不一致或可用性下降。例如，如果网络断开，DB1与DB2之间数据同步失败，将导致数据不一致。若选择牺牲一致性，返回旧数据，可用性得到保证；反之，为确保一致性，可能需要阻塞等待数据同步完成。

在权衡CAP时，需要考虑场景需求。在大型互联网应用中，分区容忍性是基本要求，常需权衡一致性与可用性，以最终一致性为目标。而涉及金钱财务的场景则需确保一致性，即使在某些情况下导致服务中断。在微服务架构中，选择注册中心时需考虑其功能与适用场景，例如Eureka和Zookeeper在管理服务发现方面的差异。

总之，CAP理论为分布式系统设计提供了重要指导。通过理解其原理，系统设计者可以依据实际需求权衡一致性、可用性与分区容错性，以实现系统稳定与高效运行。未来，更多关于分布式系统的实践与理论将不断涌现，持续探索与优化系统架构。

cap理论是什么

CAP理论是指在分布式系统中，一致性、可用性和分区容错性这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。

CAP原则主要内容如下：

一致性：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。这意味着所有节点在任意时刻访问的数据都是最新的，且保持一致。

可用性：保证每个请求不管成功或者失败都有响应。这确保了系统对用户请求总是能够及时作出反应，不会出现请求无响应的情况。

分区容忍性：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。这表示分布式系统在遇到网络分区故障时，仍然能够保持运行并提供服务。

CAP原则的一些思考

CAP原则，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。在分布式系统中，分区容错性（P）意味着系统在面对网络分区的情况下仍能正常运行。可用性（A）表示系统在任何时间都能及时响应用户的请求。一致性（C）则要求在任何时刻，系统中的所有节点的数据都保持一致。

分布式系统中，需要在可用性与一致性之间做出选择。P实现方式通过牺牲一致性来保证系统在面对网络分区时的可用性。而C则通过牺牲可用性以保证数据的一致性。在设计分布式系统时，需要考虑实际应用场景的需求来权衡这三个原则。

具体来说，大多数分布式系统分布在多个子网络，每个子网络称为一个分区。分区容错性意味着系统在面对分区时仍能提供服务。例如，当一个服务器在中国，另一个服务器在美国时，这两个服务器之间可能无法通信，即存在分区。在设计时，需要确保系统即使在部分故障的情况下也能提供服务。

系统中可用性（A）指的是每个请求都能得到响应，无论响应成功还是失败。一致性（C）意味着在任何时刻，系统中所有节点的数据都保持一致。在实际应用中，维护一致性可能会导致性能降低，因此在一些场景下，可能选择牺牲一致性以提升可用性。

在实际应用中，分布式系统面临的最大挑战之一是如何处理单体单机系统的可用性问题。通过水平扩展应用并使用单数据库实例，可以实现AP模式，即具有可用性和分区容忍性。然而，这种模式可能不被认为是严格意义上的分布式系统，因为它在一定程度上仍依赖于单点数据库实例。在广义上，CAP原则同样适用于单机系统，此时系统表现为CP模式。

对于水平扩展的应用和单点数据库实例的模式，CAP分析主要集中在数据库层。因为服务应用通常只承担计算任务，不需要处理数据一致性问题。然而，当应用需要处理数据一致性时，可以借助像ZooKeeper这样的协调服务来实现。

当使用多应用实例加主从数据库集群的架构时，可以缓解读可用性问题，并通过Keepalived等高可用框架保证主库的可用性。这样的架构在大部分互联网场景中读多写少的情况下能得到广泛应用。尽管主从数据库集群在一定程度上满足了可用性要求，但在分析CAP时，主要问题仍然集中在数据库层。

在OceanBase（OB）体系中，每个数据库实例具备读写能力，并通过实时库间同步或异步数据同步来实现数据一致性。OB采用了PAXOS共识协议以解决分区容忍性问题。通过动态配置读写策略，OB在实现高可用性的同时，确保了数据的一致性。在特定场景下，如马老师改英文名的例子，OB的设计巧妙地实现了CAP原则的平衡，通过特定的数据分区策略和一致性维护机制，实现了系统的高效运行。

想成为架构师，你必须知道CAP理论

在理解分布式系统架构的关键理论——CAP定理（布鲁尔定理）时，关键在于如何在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）之间做出选择。CAP定理指出，在分布式系统中，任何设计同时满足这三个属性是不可能的。因此，系统设计者必须在一致性和可用性之间做出选择，同时确保系统能够容忍网络分区。

第一版解释中，CAP定理被简化为“对于一个分布式计算系统，不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性三个设计约束”。而第二版则更精确地指出，在涉及读写操作时，分布式系统只能保证其中两个属性，第三个属性必须牺牲掉。这种区分有助于更深入地理解，即在系统设计时，必须在一致性、可用性和分区容错性之间做出权衡。

一致性（Consistency）强调所有节点在同一时刻看到的数据必须相同。第二版解释将这一概念精炼为“一个读操作确保对特定客户端返回最近一次写操作的结果”。相比之下，第一版的解释虽然直观，但在实际应用中可能不够精确，因为它没有明确指出一致性是在客户端级别还是在系统级别的。

可用性（Availability）保证每个请求都能得到响应，无论是成功还是失败。第二版将这一概念重新定义为“非故障节点在合理时间内提供合理响应，不包含错误或超时”。这种定义更精确，因为它明确区分了响应的类型和时间，避免了第一版解释中过于宽泛的定义所带来的混淆。

分区容忍性（Partition Tolerance）意味着系统在出现网络分区时仍能运行。第二版解释为“系统在发生网络分区时能继续履行职责”。这种表述更清晰地强调了系统在面对网络故障时仍需提供服务的目标，而不是仅仅停留在系统运行的层面。

在实际应用中，CAP定理指导了分布式系统的设计决策。在多数情况下，系统会选择AP（Availability/Partition Tolerance）架构，以确保高可用性和分区容忍性，即使这可能导致一定程度的一致性损失。然而，在某些对一致性要求极高的场景下，CP（Consistency/Partition Tolerance）架构可能更为合适，尽管这可能牺牲了可用性。

通过CAP定理的深入理解，分布式系统设计者能够在一致性和可用性之间做出明智的选择，确保系统在各种网络条件下能够提供稳定、高效的服务。这对于构建健壮、可扩展的分布式系统至关重要。

总结来说，CAP定理提供了一种框架，帮助我们理解分布式系统在设计时面临的挑战，并指导我们如何在关键属性之间做出权衡。通过对比不同版本的解释，我们可以更深入地理解CAP定理的核心概念，并将其应用于实际的系统设计中。

架构必备：架构设计之「 CAP 定理 」

在计算机技术领域，对于架构师来说，对 CAP 定理的理解是基本功。随着互联网项目的规模扩大，分布式架构已成为主流，处理节点间数据同步和状态维护成为关键问题。

CAP 定理是分布式系统设计的核心原则，它揭示了一个重要事实：分布式系统无法同时完美满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。这三项原则之间存在不可兼得的权衡。

CAP 定义了三种可能的组合：CA、CP和AP。一致性要求所有节点的数据同步，但网络故障可能导致可用性下降；可用性强调系统始终能响应请求，但可能牺牲一致性；分区容错性允许局部故障，但可能导致数据不一致。在实际应用中，由于网络不可靠，通常选择 CP 或 AP 架构，舍弃分区容错性或一致性。

CP架构确保数据一致性，即使在部分节点通讯故障时，仍能提供服务，但牺牲了部分可用性。相反，AP架构在保证服务可用性的同时，允许数据在节点间出现短暂不一致。在设计时，需根据业务需求灵活选择，区分如用户信息（高一致性）和商品信息（高可用性）等不同模块的数据处理方式。

虽然在极端情况下只能取舍，但通常情况下，我们不仅要在网络故障时处理，还要考虑正常网络环境，追求在大多数时间内的 CA 结构。此外，对不能完全满足的第三点，应设计冗余或备用方案，以提升系统的健壮性。

总之，理解并应用 CAP 定理是架构设计中的重要环节，它帮助我们权衡和优化分布式系统的各种特性，确保系统的稳定和高效运行。

分布式系统的CAP定理详解

分布式系统的CAP定理揭示了在设计和实现分布式系统时，一致性、可用性和分区容错性这三个关键特性之间的取舍。理论上，一个分布式系统最多只能同时满足其中的两项，而无法同时拥有全部。

一致性，要求所有节点在任何时候看到的数据都一致，这对于客户端和服务端的同步至关重要。可用性则确保服务始终可用，即使在数据更新后可能无法立即返回最新数据。高可用性是通过极低的停机时间来衡量的，例如99.999%的系统可用性意味着极少的故障时间。

分区容错性意味着系统在面对节点或网络分区时仍能继续运行。在实际应用中，如网络故障时，为了支持分区容错性，往往需要在一致性与可用性之间做出妥协。CA权衡指的是在一致性与可用性之间进行选择，而舍弃分区容错性可能导致系统退化为单点系统。例如，CP模式选择牺牲部分可用性来保证数据一致性，而AP模式则放弃强一致性，以确保高可用性和分区容错性。

BASE理论是对CAP理论的扩展，它强调在某些场景下，可能无法实现强一致性，但可以通过软状态和最终一致性来达到服务的可用性。基本可用允许系统在故障时牺牲部分可用性，软状态允许系统处于中间状态，最终一致性则保证数据最终会达到一致状态，但时间可能不是即时的。

在实际应用中，根据业务需求和风险承受能力，开发者需灵活运用这些理论，权衡一致性、可用性和分区容错性，以提供最合适的系统设计。对于关键数据，强一致性可能是首选；而对于其他场景，可能选择牺牲部分即时一致性以换取更高的服务可用性和可靠性。

什么是CAP定理？程序员必懂CAP定理详解！

面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即CAP定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可，很大程度简化了分布式系统设计的难度。

也因此，CAP定理是架构师所必须要掌握的内容，它影响着架构师对分布式系统的技术选型，技术决策。既然如此重要，接下来，我们就一起学习下CAP定理吧。

什么是CAP定理？

CAP定理最初是由加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（EricBrewer）在2000年的ACMPODC上提出的一个猜想，也因此被叫做布鲁尔定理。后来在2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（SethGilbert）和南希·林奇（NancyLynch）发表了CAP定理的证明，让它成为分布式系统领域公认的一个定理。

CAP定理指出了，在一个跨区域网络连接，共享数据的分布式系统中，一致性（Consistency），可用性（Availability）和分区容错性（PartitionTolerance）这三个约束属性最终只能同时满足二个。

下面是关于这三个属性的简单描述：

一致性：客户端进行读操作得到的数据永远是最近一次写入的数据，要求了对数据读写的强一致性。

可用性：客户端的请求在限定时间内总能从非故障的系统节点得到正常的响应，其中不能有超时，不能出错如502之类。

分区容错性：就是出现网络分区现象，即节点间无法正常通信，数据同步出现延时等情况时，系统仍能继续提供服务。

需要注意的是，CAP描述了一个常规的分布式系统场景：有网络连接，且数据跨节点进行共享。如果在整个系统中，数据只有一份，并且其他节点没有对应的副本，也不需要进行跨节点的数据共享，这样分布式系统就不是CAP关心的对象了，也谈不上结合CAP定理去设计和实施。

深入认识CAP定理

了解CAP基本概念之后，我们再来分别对C，A，P三个属性进一步学习下，加深对CAP的理解。

C：一致性

这里的一致性从不同角度有着各自的描述方式，在分布式系统中表现是每个节点的数据是相同；而对于客户端，表现是读操作所得到的结果永远是最新写入的。其中需要明确的是，对于分布式系统节点来说，是可能出现某个时刻拥有不同的数据的情况：如果在某个节点执行原子性操作时，对于执行过程中的节点数据跟其他节点就并不完全一致，只有原子性操作执行完成后，节点的数据才会继续保持同步。比如常见的事务操作，只有事务提交后，客户端才能读取到事务写入的数据，失败则回滚为旧的数据，不会出现读取事务中间写入数据的情况。

一致性要求了在分布式环境下的操作要就像在单机上完成的一样，当客户端发起写请求时，收到写请求的节点会及时响应，并将更新的数据同步到另一个节点，保证数据一致性。具体的工作流程，如下所示：

客户端向节点1发送写操作，将数据X更新为1，

更新操作成功，系统将更新的数据从节点1同步到节点2，将节点2的旧数据X也更新为1。

客户端再向节点2发送读操作获取数据X时，就会得到X最新的值：1。

一致性强调了数据的强一致，这一点要求对于一些系统可以说是十分重要的。比如电商系统的库存扣减，金融系统的转账扣款等场景，任何出现一致性的问题，都可能会造成很严重的后果。

A：可用性

介绍完一致性，再来看下可用性，虽然可用性概念相对简单，但重要程度跟一致性一样。要让系统满足可用性，就是要保证无论除了所有节点出现故障的情况外，系统都能返回有效的响应，允许响应给客户端是旧的数据，但不能出现响应失败，超时的情况。

可用性强调的是服务可用，但不保证数据的正确性。用一个简单的例子来描述分布式系统的可用性如下：允许客户端向节点1或者节点2发起读操作，当其中某一个节点故障了，不管节点间数据是否一致，只要有节点服务能收到请求，就响应X的值，这样就说明这两个节点服务是满足可用性。

在可用性的描述，还值得一提的是关于什么算有效的响应。要返回有效的响应，不能超时，也不能出错，结果不一定是正确的，比如返回了旧数据，但是客户端接收到后是能进行正常业务处理的。

P：分区容错性

讲完C和A之后，最后再讲一下P：分区容错性。由于分布式系统多个节点往往部署在多个网络环境下进行相互通信，就难免出现一些网络故障，如网络丢包，网络消息延迟，网络中断等情况，会导致节点间的通信出现问题，数据同步操作无法完成，分区容错性就要求了系统即使在网络分区出现的情况下，能仍继续对客户端提供服务。

因为分布式系统与单机不同，它涉及到了多节点间的通信和数据交互，避免不了网络问题，如果没有分区容错性，就意味着系统不允许出现节点间的通信出现任何错误，错误就意味着系统不可用，这在绝大数系统中无法接受的。因此对节点间的分区故障容错是必须要考虑的，也是CAP定理中分区容错性通常首先要保证的原因。

如何应用CAP定理

了解完CAP定理的一致性（C），可用性（A）和分区容错性（P）之后，我们再来看下如何使用这个定理。CAP定理指明了C，A，P三个属性无法同时满足，而在必有网络交互和数据同步的情况下，就一定会有延迟和数据丢失的情况，对于这种情况我们又必须接受且保证系统不能挂掉。所以分区容错性是必须要保证的，剩下的就是在一致性（C）和可用性（A）之间做选择了。选择了一致性，保证数据正确性，但也意味系统可能存在不可用的情况；而选择可用性，保证服务的高可用，但也意味数据可能出现不一致性的情况。接下来就探讨下应用采用CP架构，AP架构所各自的特点，以及如何根据不同的分布式场景选择适合的架构策略。

CP

对于CP架构的分布式系统来说，为了保证一致性，当出现网络分区后，如果节点1上数据X已经更新为2，但由于节点间数据同步的通道已经中断，节点1数据无法同步到节点2，节点2上的数据X还是1。此时如果客户端访问节点2的数据X，节点2就需要返回错误，提示系统发生了错误，直到节点间的数据保持同步。当然这样的处理方式明显违背了可用性的要求，因此在CAP定理只能满足CP。

如果一个分布式场景需要很强的一致性，或者能容忍系统长时间无响应但是数据要保持一致的情况，就比较适合使用CP架构设计对应的分布式系统。这样的系统一旦发生网络分区会导致数据无法同步情况，就要牺牲系统的可用性，直到节点数据达到一致后再响应。在开源社区中采用CP架构的应用不少，比如Redis，HBase，MongoDB，ZooKeeper，Etcd，Consul等都是放弃了一定可用性而选择CP属性。

AP

如果采用AP架构设计的分布式系统，为了保证可用性，当网络分区发生后，同样节点1上数据X已经更新为2，但由于节点间数据同步的通道已经中断，节点1数据无法同步到节点2，节点2上的数据X还是1。这是客户端访问节点2获取数据X时，收到是正常的响应，旧数据X=1，而实际上当前最新的数据X已经是2了，这里就不满足一致性的要求了，因此在CAP定理只能满足AP。

同样适合AP的场景有很多，比如一些查询系统，电商系统的商品查询等，大多数为了保证系统的可用性，而牺牲一定的数据一致性，这样也保证了用户体验，在开源界中采用AP模型的典型应用有Eurka，Cassandra。

必须三选二吗

提到了CAP定理，大多数人都认为无论什么情况，分布式系统只能在C和A中选择一个。但这里的前提是系统发生了网络分区情况，如果系统没有发生网络分区的情况，也就是说P不存在的时候，我们就没有必要放弃C或者A，因此进行架构设计时也应该考虑没有分区情况下如何保证CA。除此之外，一个分布式系统不一定只能从AP与CP中做选择，内部不同模块所应对的场景也不同，完全有可能是一个模块采用AP架构，另一个模块采用CP架构。作为优秀的架构师，不应该受到大多数人对CAP定理所认识的局限，设计出符合自身业务场景的分布式系统才是重中之重。

总结

本文主要了解和认识CAP定理，以及每个C，A，P的含义，以及CAP定理的应用。掌握CAP定理，对架构师来说非常重要。因为对于分布式系统来说，网络故障在所难免，如何在出现网络故障的时候，维持系统按照正常的行为逻辑运行就显得尤为重要。一个合格的架构师需要是能结合实际的业务场景和具体需求，基于CAP定理来进行权衡和设计可用且稳定的分布式系统。

参考资料

CAPtheorem-Wikipedia

想成为架构师，你必须知道CAP理论

CAP定理：三选二，架构师必须学会的取舍

作者：程序员闻人

分布式系统理论基础2 ：CAP

CAP定理指出，在分布式系统中，数据一致性、服务可用性和分区容错性这三者中，只能满足其中的两个。以下是关于CAP定理的详细解释：

数据一致性：

在分布式系统中，数据一致性指的是所有节点在同一时间具有相同的数据。当系统满足一致性时，任何读操作都会返回最新的写操作结果。

服务可用性：

服务可用性指的是每个请求都能收到一个响应，不会有请求被丢失。在满足可用性的系统中，用户不会遇到超时错误或系统无响应的情况。

分区容错性：

分区容错性指的是系统中任意信息的丢失或失败都不会影响系统的继续运作。在分布式系统中，网络分区是不可避免的，因此分区容错性是分布式系统的一个基本要求。

CAP定理的核心权衡：

在网络分区的情况下，如果系统要保证一致性，那么受影响的请求可能需要一直等待，直到网络恢复，这会导致系统不可用。如果系统要保证可用性，那么在网络分区时，系统可能会继续处理请求，但这可能导致不同节点之间的数据状态不一致。

CAP定理在工程实践中的应用：

在设计分布式系统时，需要在满足分区容错性的前提下，通过设计策略来平衡数据一致性和服务可用性。可以通过放宽对一致性的要求来同时保证服务的高可用性。延时也是分布式系统中的一个重要指标，需要在考虑CAP定理时同时考虑延时的影响。

总结：CAP定理为理解分布式系统中的权衡提供了框架，但分布式系统设计远不止于此。通过综合考虑各种因素，结合实际应用场景，可以更灵活地实现分布式系统的高效和可靠运行。